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首页> 外文期刊>Nuclear Science, IEEE Transactions on >GPU-Based Fast Iterative Reconstruction of Fully 3-D PET Sinograms
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GPU-Based Fast Iterative Reconstruction of Fully 3-D PET Sinograms

机译：基于GPU的全3D PET汉字词的快速迭代重建

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This work presents a graphics processing unit (GPU)-based implementation of a fully 3-D PET iterative reconstruction code, FIRST (Fast Iterative Reconstruction Software for [PET] Tomography), which was developed by our group. We describe the main steps followed to convert the FIRST code (which can run on several CPUs using the message passing interface [MPI] protocol) into a code where the main time-consuming parts of the reconstruction process (forward and backward projection) are massively parallelized on a GPU. Our objective was to obtain significant acceleration of the reconstruction without compromising the image quality or the flexibility of the CPU implementation. Therefore, we implemented a GPU version using an abstraction layer for the GPU, namely, CUDA C. The code reconstructs images from sinogram data, and with the same System Response Matrix obtained from Monte Carlo simulations than the CPU version. The use of memory was optimized to ensure good performance in the GPU. The code was adapted for the VrPET small-animal PET scanner. The CUDA version is more than 70 times faster than the original code running in a single core of a high-end CPU, with no loss of accuracy.
机译：这项工作提出了一个基于图形处理单元（GPU）的完整3D PET迭代重建代码FIRST（用于[PET]断层扫描的快速迭代重建软件）的实现，它是由我们小组开发的。我们描述了将FIRST代码（可以使用消息传递接口[MPI]协议在多个CPU上运行）转换为主要重构过程中主要耗时部分（正向和反向投影）的代码的主要步骤。在GPU上并行化。我们的目标是在不损害图像质量或CPU实现灵活性的情况下，显着加快重建速度。因此，我们使用GPU的抽象层（即CUDA C）实现了GPU版本。该代码从正弦图数据中重建图像，并且使用从Monte Carlo仿真获得的系统响应矩阵与CPU版本相同。对内存的使用进行了优化，以确保GPU的良好性能。该代码适用于VrPET小动物PET扫描仪。 CUDA版本比在高端CPU的单核中运行的原始代码快70倍以上，而不会降低准确性。

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